LangChain 代理与工具编排多步计划实践（2025）
LangChain 代理与工具编排多步计划实践（2025）一、接口与安全工具接口：以 JSON Schema 定义参数与返回。最小权限：限制可调用能力与速率与超时。二、计划与执行多步计划：拆分任务为子目标与序列化步骤。观察与反思：在每步记录观察并调整策略。三、观测与审计日志与回放：保留输入/输出与调
数据科学与AI
LangChain与LlamaIndex：检索与工具编排对比
比较两大常用框架在检索链路与工具编排上的抽象与生态，指导项目选型与落地。
LangGraph与可控代理：状态图与工具编排
基于状态图将代理的步骤与工具调用明确化，实现可控的执行、回退与错误处理，提升稳定性与可维护性。
LLM 函数调用与工具编排实践（2025）
LLM 函数调用与工具编排实践（2025）函数调用与工具编排让模型与系统协作，提升可控性与可复现性。一、接口与模式JSON Schema：定义函数参数与返回，校验输入输出。安全边界：限制可调用能力与资源，遵循最小权限。二、计划与执行计划执行：将多步任务拆分为计划与步骤，控制顺序与依赖。观察与回路：记
LLM 响应结构化与 Guardrails（JSON 模式、Schema 验证与安全）
将LLM输出结构化为JSON并通过Schema验证与安全过滤，结合PII检测与字段白名单，提供实现与验证方法以增强可靠性与合规。
LLM 推理缓存与去重策略（Prompt Cache、Fingerprint 与验证）
通过Prompt缓存与请求指纹实现去重与命中，结合结果分片与Speculative策略降低延迟与成本，提供实现与验证方法。
LLM 服务端流式传输与断点续传（SSE/WebSocket、分片与验证）
使用SSE或WebSocket提供LLM流式输出，并通过分片与游标实现断点续传与重试安全，给出服务端与客户端实现与验证方法。
LLM 输出去敏与审计流水（PII Redaction、审计与验证）
为LLM输出进行PII去敏与审计记录，通过规则与模型识别敏感信息并替换，保留审计流水与证据链，提供实现与验证方法。
LLM函数调用与JSON模式约束：结构化输出与工具编排
通过函数调用与 JSON Schema 约束实现结构化输出与工具编排，提升可控性与集成效率。
LLM流式输出：SSE/WebSocket与续写策略
在大语言模型应用中，采用 SSE/WebSocket 提供流式输出与断点续写策略，优化用户体验与鲁棒性。
